python - multiindex - pandas xs

Asignar nuevos valores a la división desde MultiIndex DataFrame

Question

Me gustaría modificar algunos valores de una columna en mi DataFrame. En este momento tengo una vista desde la selección a través del índice múltiple de mi df original (y la modificación cambia df ).

Aquí hay un ejemplo:

In [1]: arrays = [np.array([''bar'', ''bar'', ''baz'', ''qux'', ''qux'', ''bar'']),
np.array([''one'', ''two'', ''one'', ''one'', ''two'', ''one'']),
np.arange(0, 6, 1)]
In [2]: df = pd.DataFrame(randn(6, 3), index=arrays, columns=[''A'', ''B'', ''C''])
In [3]: df
A B C
bar one 0 -0.088671 1.902021 -0.540959
two 1 0.782919 -0.733581 -0.824522
baz one 2 -0.827128 -0.849712 0.072431
qux one 3 -0.328493 1.456945 0.587793
two 4 -1.466625 0.720638 0.976438
bar one 5 -0.456558 1.163404 0.464295

Intento modificar una porción de df a un valor escalar:

In [4]: df.ix[''bar'', ''two'', :][''A'']
Out[4]:
1 0.782919
Name: A, dtype: float64
In [5]: df.ix[''bar'', ''two'', :][''A''] = 9999
# df is unchanged

Realmente quiero modificar varios valores en la columna (y como la indexación devuelve un vector, no un valor escalar, creo que esto tendría más sentido):

In [6]: df.ix[''bar'', ''one'', :][''A''] = [999, 888]
# again df remains unchanged

Estoy usando pandas 0.11. ¿Hay una manera simple de hacer esto?

La solución actual es recrear df a partir de uno nuevo y modificar los valores que deseo. Pero no es elegante y puede ser muy pesado en un marco de datos complejo. En mi opinión, el problema debería venir de .ix y .loc no devolver una vista sino una copia.

Answer 1

Ordene el marco, luego seleccione / establezca usando una tupla para el multi-índice

In [12]: df = pd.DataFrame(randn(6, 3), index=arrays, columns=[''A'', ''B'', ''C''])
In [13]: df
Out[13]:
A B C
bar one 0 -0.694240 0.725163 0.131891
two 1 -0.729186 0.244860 0.530870
baz one 2 0.757816 1.129989 0.893080
qux one 3 -2.275694 0.680023 -1.054816
two 4 0.291889 -0.409024 -0.307302
bar one 5 1.697974 -1.828872 -1.004187
In [14]: df = df.sortlevel(0)
In [15]: df
Out[15]:
A B C
bar one 0 -0.694240 0.725163 0.131891
5 1.697974 -1.828872 -1.004187
two 1 -0.729186 0.244860 0.530870
baz one 2 0.757816 1.129989 0.893080
qux one 3 -2.275694 0.680023 -1.054816
two 4 0.291889 -0.409024 -0.307302
In [16]: df.loc[(''bar'',''two''),''A''] = 9999
In [17]: df
Out[17]:
A B C
bar one 0 -0.694240 0.725163 0.131891
5 1.697974 -1.828872 -1.004187
two 1 9999.000000 0.244860 0.530870
baz one 2 0.757816 1.129989 0.893080
qux one 3 -2.275694 0.680023 -1.054816
two 4 0.291889 -0.409024 -0.307302

También puede hacerlo sin clasificar si especifica el índice completo, por ejemplo,

In [23]: df.loc[(''bar'',''two'',1),''A''] = 999
In [24]: df
Out[24]:
A B C
bar one 0 -0.113216 0.878715 -0.183941
two 1 999.000000 -1.405693 0.253388
baz one 2 0.441543 0.470768 1.155103
qux one 3 -0.008763 0.917800 -0.699279
two 4 0.061586 0.537913 0.380175
bar one 5 0.857231 1.144246 -2.369694

Para comprobar la profundidad de clasificación

In [27]: df.index.lexsort_depth
Out[27]: 0
In [28]: df.sortlevel(0).index.lexsort_depth
Out[28]: 3

La última parte de su pregunta, asignándola con una lista (tenga en cuenta que debe tener la misma cantidad de elementos que intenta reemplazar), y esto DEBE ordenarse para que esto funcione.

In [12]: df.loc[(''bar'',''one''),''A''] = [999,888]
In [13]: df
Out[13]: 
                    A         B         C
bar one 0  999.000000 -0.645641  0.369443
        5  888.000000 -0.990632 -0.577401
    two 1   -1.071410  2.308711  2.018476
baz one 2    1.211887  1.516925  0.064023
qux one 3   -0.862670 -0.770585 -0.843773
    two 4   -0.644855 -1.431962  0.232528